인공지능(머신러닝)을 활용한 대함 무기효과 추정방안 연구 = A Study on Estimation of Naval Weapon Effects Using Artificial Intelligence (Machine learning)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper is a study of estimating naval weapon effects using machine learning based on weapon effect data derived from the JMEM Weaponeering System(JWS) de- veloped by the U.S. Joint Technical Coordinating Group for Munitions Effectiveness (JTCG/ME).
Machine learning was applied using 2,498 data points including specifications of anti-ship systems within the JWS, as well as engagement conditions. The data obtained through Ship Weaponeering Estimation Tool(SWET) integrated in the JWS.
Six machine learning methodologies, commonly used in data analysis, were selected and predictive models were developed using each of them. The results indicated that the Extra Trees methodology demonstrated the highest level of accuracy.

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